keras dense層是什么意思？密度是一種常用的全連接層，其操作是輸出=激活（點(diǎn)（輸入，內(nèi)核）偏置）。其中activation是逐元素計(jì)算的激活函數(shù)，kernel是該層的權(quán)重矩陣，bias是偏差向

keras dense層是什么意思？

密度是一種常用的全連接層，其操作是輸出=激活（點(diǎn)（輸入，內(nèi)核）偏置）。其中activation是逐元素計(jì)算的激活函數(shù)，kernel是該層的權(quán)重矩陣，bias是偏差向量ubias=true。

為什么在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中全連接層4096維特征向量？

通常，為了優(yōu)化計(jì)算，尺寸通常取為2的指標(biāo)。

在后續(xù)計(jì)算全連接層的損耗時(shí)，總共應(yīng)該有幾千個(gè)類別，所以前一層應(yīng)該是1000個(gè)，所以一般是102420484096，以此類推。在基本CNN網(wǎng)絡(luò)中，全連接層的作用是通過多個(gè)卷積層和匯聚層對(duì)圖像特征圖中的特征進(jìn)行融合，得到圖像特征的高層含義，然后利用其進(jìn)行圖像分類。

在CNN網(wǎng)絡(luò)中，完全連接層將卷積層生成的特征映射映射到具有固定長(zhǎng)度的特征向量（通常是輸入圖像數(shù)據(jù)集中的圖像類別數(shù)）。特征向量包含輸入圖像中所有特征的組合信息。該特征向量雖然丟失了圖像的位置信息，但保留了圖像中最具特征的特征，完成了圖像分類的任務(wù)。從圖像分類任務(wù)的角度來看，計(jì)算機(jī)只需確定圖像的內(nèi)容，計(jì)算輸入圖像的具體類別值（類別概率），輸出最有可能的類別即可完成分類任務(wù)。